언어 모델을 넘어: 바이트 모델은 디지털 세계 시뮬레이터이다

초록

전통적인 딥러닝은 종종 디지털 세계의 기본 단위인 바이트를 간과하는데, 이는 모든 형태의 정보와 연산이 이진 형식으로 인코딩되고 조작되는 곳입니다. 자연어 처리에서의 다음 토큰 예측의 성공에 영감을 받아, 우리는 디지털 세계를 시뮬레이션하기 위해 다음 바이트 예측을 수행하는 bGPT 모델을 소개합니다. bGPT는 텍스트, 오디오, 이미지 등 다양한 모달리티에서 특화된 모델들과 성능을 맞추며, 알고리즘 또는 하드웨어 동작을 예측, 시뮬레이션, 진단하는 새로운 가능성을 제공합니다. bGPT는 기호 음악 데이터 변환 과정을 거의 완벽하게 복제하여 ABC 표기법을 MIDI 형식으로 변환할 때 바이트당 0.0011비트의 낮은 오류율을 달성했습니다. 또한, bGPT는 CPU 동작 시뮬레이션에서도 뛰어난 능력을 보여주며, 다양한 연산을 실행할 때 99.99%를 초과하는 정확도를 보입니다. 다음 바이트 예측을 활용함으로써, bGPT와 같은 모델은 방대한 이진 데이터로부터 직접 학습하여 디지털 세계의 복잡한 패턴을 효과적으로 시뮬레이션할 수 있습니다.

English

Traditional deep learning often overlooks bytes, the basic units of the digital world, where all forms of information and operations are encoded and manipulated in binary format. Inspired by the success of next token prediction in natural language processing, we introduce bGPT, a model with next byte prediction to simulate the digital world. bGPT matches specialized models in performance across various modalities, including text, audio, and images, and offers new possibilities for predicting, simulating, and diagnosing algorithm or hardware behaviour. It has almost flawlessly replicated the process of converting symbolic music data, achieving a low error rate of 0.0011 bits per byte in converting ABC notation to MIDI format. In addition, bGPT demonstrates exceptional capabilities in simulating CPU behaviour, with an accuracy exceeding 99.99% in executing various operations. Leveraging next byte prediction, models like bGPT can directly learn from vast binary data, effectively simulating the intricate patterns of the digital world.

언어 모델을 넘어: 바이트 모델은 디지털 세계 시뮬레이터이다

Beyond Language Models: Byte Models are Digital World Simulators

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